Este documento explora el uso del análisis paraconsistente para evaluar redes neuronales desde una perspectiva de IA explicativa. Esta es un documento de exploración temprana que tiene como objetivo comprender si el análisis paraconsistente se puede aplicar para entender las redes neuronales y si vale la pena desarrollar más el tema en futuras investigaciones. Las respuestas a estas dos preguntas son afirmativas. El análisis paraconsistente proporciona una visualización de predicciones perspicaz a través de un marco formal maduro que brinda un soporte adecuado para el razonamiento. El potencial significativo previsto es que el análisis paraconsistente se utilizará para guiar proyectos de desarrollo de redes neuronales, a pesar de los problemas de rendimiento. Este documento proporciona dos exploraciones. La primera fue un experimento base basado en MNIST para establecer el vínculo entre la paraconsistencia y las redes neuronales. El segundo experimento tuvo como objetivo detectar violencia en archivos de audio para verificar si el marco paraconsistente escala a problemas a nivel de la industria. La conclusión mostrada por esta evaluación temprana es que vale la pena realizar más investigaciones sobre este tema, y que eventualmente podría resultar en una contribución significativa al campo.